Guida su valori/intervallo di fattori continui per un DOESalve, sto cercando di progettare un DOE per gli sperimentatori al lavoro e mi è stato chiesto se posso fare in modo che JMP includa più esecuzioni in un intervallo specifico di un fattore continuo. I valori di questo fattore vanno da 0 a 500 e ritengono che l'intervallo da 10 a 100 sia più interessante e vorrebbero che JMP aggiungesse più esecuzioni all'interno di tale intervallo che al di fuori di esso. C'è un modo per fare questo? Qualsiasi suggerimento sarebbe d'aiuto. Grazie.
Ri: Aiuto su valori/intervallo di fattori continui per un DOEInoltre, appoggiati ai già saggi consigli dei miei colleghi Mark, Ian e Mike: se stai utilizzando la versione 13 di JMP, potresti prendere in considerazione l'utilizzo della piattaforma Confronta progetti per valutare come si comporterà ciascuno dei progetti candidati dalle prospettive condivise da Segna nel suo post sopra.
Ri: Aiuto su valori/intervallo di fattori continui per un DOEQuesto studio È una DOE.
L'intervallo 10-100 È compreso nell'intervallo 0-500. Così il modello sarà in grado di interpolare nell'intervallo "sweet spot" anche se il file progetto non include quei livelli particolari.
Penso che dipenda da te credenze circa l'intervallo ristretto di X1: 10-100. Se ci credi
- la dimensione dell'effetto è grande rispetto alla deviazione standard della risposta, diciamo tre volte più grande
- la risposta minima si verifica entro questo intervallo
- il modello previsto è una descrizione adeguata su questo intervallo
Se ritieni che tutte queste affermazioni siano vere, utilizza questo intervallo X1: 10-100 Invece di X1: 0-500. Perché complicare lo studio?
È possibile eseguire un numero relativamente elevato di corse per studiare solo due fattori. (Che dire di tutti gli altri fattori di questa risposta? Mantenerli costanti? Nessuna possibilità di un effetto di interazione con loro e X1 o X2?) Quindi crea un design I-ottimale personalizzato per un modello di secondo ordine con X1 e X2 con qualcosa come 20 esecuzioni. Supererà il progetto Box-Wilson (progetto composito centrale) e il progetto Box-Behnken per quanto riguarda la modellazione dei dati. Ecco un candidato al design:
Notare che
- la replica è il risultato naturale del maggior numero di esecuzioni
- ci sono generalmente tre livelli per ciascun fattore per supportare il modello del secondo ordine
- un paio di corse impostano X1 vicino ma fuori centro
- queste corse dispari aumentano l'ottimalità
- queste esecuzioni dispari complicano la progettazione (quando la esegui)
- sentitevi liberi di cambiarli al livello centrale con una piccolissima perdita di ottimalità
Quanto bene funziona questo design?
La potenza è ragionevolmente elevata se la dimensione dell’effetto è almeno il doppio della deviazione standard della risposta. Questo risultato è un vantaggio derivante dall'inclusione di 14 esecuzioni oltre il numero minimo di esecuzioni. Si desidera utilizzare questo modello per determinare le impostazioni ottimali dei fattori che ridurranno al minimo la risposta.
La varianza delle previsioni del modello sarà piuttosto bassa su un ampio intervallo di livelli di fattori centrato nello spazio di progettazione.
Quindi eliminerei la distinzione sui diversi livelli per X1. Questa distinzione deriva da un approccio incentrato sul design o test mentalità. Uno studio dovrebbe provenire da un modello incentrato o sperimentando mentalità.
Ri: Aiuto su valori/intervallo di fattori continui per un DOEGrazie per il vostro aiuto e suggerimenti. Ti fornirò alcune informazioni aggiuntive sui fattori:
continuo X1 (0-500)
continuo X2 (0-5000)
Il numero di corse che possiamo fare va da 25 a 50.
L'obiettivo è trovare le migliori impostazioni/regioni dei fattori per ridurre al minimo una risposta Y. Vorremmo anche che alcune repliche valutassero meglio la variabilità.
Il motivo per cui un valore compreso tra 10 e 100 è importante per X1 è dovuto ai dati storici che mostrano che questo intervallo influisce maggiormente sulla risposta. Un design personalizzato in JMP per un modello RSM non includerà questa gamma. Trattare il fattore come numerico discreto sembra una buona opzione. Trattarlo come continuo durante l'adattamento del modello andrà bene in questo caso?
Non sono più sicuro che si tratti di un DOE. Spero che tu possa illuminarmi. Grazie!
Ri: Aiuto su valori/intervallo di fattori continui per un DOEForse per aggiungere (riassumere?) ciò che hanno affermato i miei colleghi, di seguito è riportato il testo di una diapositiva che utilizzo quando spiego il DOE a coloro che non hanno familiarità con il processo.
- Gli esperimenti progettati sono una serie di esperimenti generati sistematicamente scelti con l'obiettivo di essere in grado di comprendere le relazioni e le interazioni dei fattori che si ritiene influenzino una risposta osservata.
- Cosa significa questo?
- Il DOE cerca cosa succede a una risposta quando ogni fattore lo è cambiato da solo .
- Il DOE cerca anche cosa succede quando i fattori lo sono cambiato insieme .
- Ogni esperimento in un DOE viene calcolato per fornire il massimo valore informativo .
- I DOE sono progettati per testare il gamma più ampia possibile delle impostazioni nei fattori.
- I DOE lo sono più efficiente E più potente rispetto agli esperimenti condotti utilizzando l’analisi monotetica.
- L'output di un DOE è a modello matematico che può essere utilizzato per descrivere i comportamenti importanti dei fattori e delle risposte.
- Cosa puoi aspettarti da un esperimento progettato?
- Alcuni esperimenti produrranno risultati indesiderati (vedere 2, 4 e 6 sopra).
- La “soluzione” ad un particolare problema probabilmente non apparirà negli esperimenti (vedi punto 6 sopra).
Ri: Aiuto su valori/intervallo di fattori continui per un DOEHo opinioni forti su questo problema. Voglio che il tuo esperimento abbia successo.
L'intervallo di fattori continui dovrebbe Sempre essere impostato il più ampio possibile. Un tale progetto fornirà il migliori stime per gli effetti del fattore così come per il potere più alto per test di ipotesi su questi effetti per un dato numero di esecuzioni. Limitando l'intervallo del fattore a 10-100 o includendo questi livelli nell'intervallo da 0 a 500, compromesso sia la stima che la potenza. Puoi verificare tu stesso questa perdita utilizzando le informazioni fornite nello schema di valutazione del progetto dopo aver realizzato il progetto. Puoi anche utilizzare la piattaforma Confronta design per vedere la differenza tra le due opzioni di progettazione.
(A proposito, non consiglio di utilizzare un intervallo di fattori con un limite inferiore pari a zero. Questa pratica trasforma il fattore continuo in un fattore essenzialmente categoriale: assente o presente. È preferibile utilizzare un valore diverso da zero per il limite inferiore in modo che il fattore sia sempre presente, ma in misura diversa. Questa considerazione è scienza e ingegneria, non statistica.)
Se i tuoi colleghi insistono per includere questi livelli aggiuntivi, un altro modo, oltre alla risposta di Ian, è definire questo fattore con la scelta Numerico discreto. Questo approccio utilizzerà un algoritmo di progettazione basato su principi anziché un ad hoc processo di aggiunta manuale delle esecuzioni.In questo modo massimizzerai le informazioni disponibili dal tuo progetto.
Stai progettando un esperimento, non un test. Utilizza il modello, non il design, per trovare le caratteristiche o i livelli "più interessanti". Lo scopo di un esperimento è fornire i dati migliori per adattarsi a un determinato modello. Lo scopo di un test è osservare la risposta a un particolare livello di fattore. Non sono la stessa cosa.
Ri: Aiuto su valori/intervallo di fattori continui per un DOEIn termini di meccanica, una volta che hai seguito il processo di progettazione con JMP e creato una tabella, sei libero di aggiungere manualmente righe "extra" a questa tabella con i valori che ritieni opportuno. Ma se questo sia consigliabile, e se lo è, quale sia il modo migliore per farlo, è una questione aperta alla discussione (essendo determinato da ciò che sei pronto a dire che sai già e da ciò che stai cercando di scoprire).
Quindi, senza rivelare segreti commerciali, puoi dire di più sui tuoi obiettivi sperimentali e sulle risorse che hai a disposizione?
